२० वर्षे स्वास्थ्य जोखिम पूर्वानुमान: AI आधारित प्रणालीले भविष्यको रोग प्रवृत्ति तत्काल मूल्याङ्कन गर्ने क्षमता

Based on a patient's case history, the Delphi-2M AI ‘predicts the rates of more than 1,000 diseases’ years into the future, the team from British, Danish, German and Swiss institutions wrote in a paper published in the journal Nature. - Pixabay

काठमाडौँ । अब भविष्यमा लाग्न सक्ने रोगबारे धेरै अघि नै जानकारी पाउन सकिने भएको छ । बेलायतका वैज्ञानिकहरूले हालसालै Delphi-2M नामक अत्याधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) टुल विकास गरेका छन् । यसले व्यक्तिको उमेर, जीवनशैली, दैनिक बानी, स्वास्थ्य इतिहास, र विभिन्न सामाजिक-आर्थिक अवस्थाको आधारमा आगामी 20 वर्षसम्म लाग्न सक्ने 1,258 भन्दा बढी रोगहरूको जोखिमको आकलन गर्ने क्षमता राख्छ ।

वैज्ञानिकहरूले यसलाई UK बायोबैंक का करिब चार लाख व्यक्तिहरूको विस्तृत स्वास्थ्य तथ्यांकमा आधारित गरी प्रशिक्षण दिएका छन् । यसमा संकलित डाटामा उमेर, लिङ्ग, बडी मास इनडेक्स (BMI), धूम्रपान र मद्यपान गर्ने बानी, व्यायाम गर्ने वा नगर्ने, खानपान शैली जस्ता सूचकहरूलाई विश्लेषण गरिएको छ । यसरी विश्लेषण गरेर, Delphi-2M ले क्यान्सर, मुटु सम्बन्धी रोग, मधुमेह, छालासम्बन्धी समस्या, स्नायु प्रणालीसँग सम्बन्धित विकार, प्रतिरोधात्मक प्रणालीमा देखिन सक्ने समस्या, मानसिक स्वास्थ्यका चुनौती र अन्य दीर्घकालीन रोगहरूको सटीक भविष्यवाणी गर्ने देखाइएको छ ।

यस टुलको विशेषता भनेको अन्य विद्यमान हेल्थ टुल्सभन्दा फरक र व्यापक हुनु हो । प्रायः अन्य प्रणालीहरूले एउटै रोग वा सीमित रोगसमूहको मात्र पूर्वानुमान गर्ने गरेका छन् । तर Delphi-2M ले एउटै पटकमा हजारभन्दा बढी रोगहरूको जोखिमको विश्लेषण गरेर विस्तृत नतिजा उपलब्ध गराउँछ । यसले बिरामी मात्र नभई चिकित्सकलाई समेत भविष्यका सम्भावित चुनौतीबारे सचेत गराउने भएकाले रोकथामका उपाय, जीवनशैली सुधारका सल्लाह र नियमित स्वास्थ्य परीक्षणको महत्त्वबारे समयमै जानकारी दिन सजिलो हुन्छ ।

वैज्ञानिक पत्रिका Nature मा प्रकाशित रिपोर्टअनुसार, यो टुल लार्ज ल्याङ्ग्वेज मोडेल (LLM) प्रविधिमा आधारित छ, जुन ChatGPT जस्तै जेनेरेटिभ प्रि-ट्रेन ट्रान्सफर्मर (GPT) प्रणाली प्रयोग गरेर तयार गरिएको हो । यसले जटिल स्वास्थ्य डाटा र व्यक्तिगत विवरणलाई मिलाएर दीर्घकालीन पूर्वानुमान दिने क्षमता राख्दछ । अन्य मशीन लर्निङ मोडेलहरू प्रायः बायोमार्कर वा ल्याब टेस्टको आधारमा छोटो अवधिको अनुमानमा केन्द्रित हुने गरेका छन्, तर Delphi-2M ले दीर्घकालीन, विस्तृत र बहुआयामिक पूर्वानुमान उपलब्ध गराएको छ ।

विशेषज्ञहरूको भनाइमा, यसले धेरै हदसम्म भविष्यको रोग-जोखिमबारे स्पष्ट संकेत दिने भएकाले यसबाट स्वास्थ्य नीतिनिर्माणमा समेत सहयोग पुग्न सक्छ । उदाहरणका लागि, यदि कुनै क्षेत्रमा क्यान्सर वा मुटु रोगको दीर्घकालीन जोखिम बढी देखियो भने त्यहाँ रोकथाम सम्बन्धी सचेतना कार्यक्रम, स्क्रिनिङ अभियान र जीवनशैली सुधारका नीतिहरू अघि बढाउन सकिन्छ ।

यद्यपि हाल यो केवल बेलायतकै तथ्यांकमा आधारित छ, तर वैज्ञानिकहरूले यसलाई अन्य देश र विभिन्न समुदायको स्वास्थ्य डाटामा पनि विस्तार गर्ने योजना बनाएका छन् । अन्य देशहरूको तथ्यांक थपिँदै गएमा यसको सटीकता अझै बढ्ने र विभिन्न सांस्कृतिक तथा भौगोलिक पृष्ठभूमिमा रोग-जोखिमको विश्लेषण गर्न सकिने अपेक्षा गरिएको छ ।

यदि Delphi-2M व्यवहारिक रूपमा पनि प्रभावकारी सावित भयो भने, स्वास्थ्य क्षेत्रमा यो प्रविधिले ठूलो क्रान्ति ल्याउने वैज्ञानिकहरूको विश्वास छ । यसले व्यक्तिगत स्तरमा मात्र नभई सामूहिक स्वास्थ्य व्यवस्थापनमा पनि महत्त्वपूर्ण योगदान पुर्‍याउनेछ । रोकथाममा जोड, जीवनशैली सुधार र प्रारम्भिक उपचारका सम्भावना बढाउँदा, भविष्यमा स्वास्थ्य क्षेत्रको बोझ कम गर्ने र जीवन प्रत्याशा बढाउने सम्भावना रहेको विज्ञहरूले बताएका छन् ।